前空翻易，端茶難？人形機器人離“家庭保姆”還有多遠？_風聞

開年來機器人的好消息鋪天蓋地，耍手絹、跳舞、前空翻，一個個高難動作輪番上演，彷彿鋼鐵人很快會在運動機能上超過人類。可仔細看這些機器人似乎都是腿上的功夫，兩隻手似擺設一般。可我們呼喚機器人進入生活場景，難道不是要借用它們靈活的雙手做家務嗎?

其實人類在運動這件事上，早就借用輪子實現了效率提升，還為了方便輪子的滾動，把地球表面徹底改造了一番，鋪展出縱橫交錯的道路，即便在凹凸不平的地形也用斜坡替代。在平衡車出現之前，人們是利用四輪、三輪的穩定結構克服輪子與地面接觸面積小、不穩定的特點。輪子的引入極大地降低了物體運動中重心起伏所耗費的做功，幫助人類以較少的能量實現移動。平衡車出現後輪式移動更加便捷自如了。有了輪子，兩足機器人在野外奔跑似乎是多餘的，如果説諸如野外探礦、救援和戰鬥等行為需要高仿人類動作的機器來實現，其需求也是小眾的，並不能給開發者帶來巨大的商業利益。

絕大多數時候我們的腿和腳乾的是體力活兒，而人類之所以從動物界脱穎而出，其獨特之處在於解放了雙手。數年前波士頓動力機器人Atlas展示其奔跑跳躍乃至跳舞技能的時候，全球為之振奮，Atlas一次次吸引了公眾的目光，可惜勁爆的街舞動作也沒能夠給機器人提供在生活場景中的“就業”思路，沒有給波士頓動力帶來實際利益。當然，因為不斷有吸睛的產品，波士頓動力先後被Google X、軟銀集團和韓國現代汽車收購，一個探索型的企業得以在持續投入中續命30餘年。

中國的人形機器人初創企業顯然沒有這樣的生存環境。第一不是先發，吸睛相對困難;第二這兩年風險投資大減，初創企業很難融到資金。但後發優勢也是很明顯的，電動車和家電的智能化帶來了更為靈活、動力強勁的電機，機器人所涉及的動力系統和智能感知系統日臻成熟。而機器人的“大腦”和神經網絡，也因為智能駕駛的進展、ChatGPT對人類語言的愈發智能的模仿顯示出了智能的潛力。有了豐厚的工業製造和人工智能的雙重準備，機器人在這個節點上爆發就順理成章了。可也正因為中國的初創企業缺乏融資，更匱乏於人工智能方面深厚的技術積累，於是選擇了突出“腳”的賽道。畢竟奧運會里絕大多數項目比賽的是腳力，跑、跳、投等力量型動作才更為吸睛，而跑跳也更容易在機器人身上實現。

與中國機器人展現的勁爆的動作能力相比，或許有了波士頓動力機器人的鋪墊，美國如今的機器人更注重手部的靈活性。特斯拉的Optimus人形機器人展示了用手接住網球，背後是手眼配合能力和靈活的手部關節;新一代的波士頓動力機器人進了廠，在儲物櫃之間搬動汽車發動機零件，全自動幹活兒了;Figure AI展示了多個機器人之間的協作與配合，其Helix能夠以200Hz的頻率協調35個自由度的動作空間。Helix號稱是像人類一樣理解世界、執行任務，而無需專門訓練的機器人，適應了一個月後已經能順暢地分揀快遞了。

當然中國機器人也不必妄自菲薄，全球人形機器人格局裏中國強在體格，美國強在大腦，我們也有機器人在展示靈活的手部動作了。機器人進入家庭的前景也並沒有市場表現出來的那樣樂觀，高盛最新的一份報告稱人形機器人的技術轉折點尚不明確，預計到2027年、2032年全球人形機器人出貨量分別為7.6萬台和50.2萬台，遠低於市場預期。我們還有挺長的時間去追趕超越。

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